SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析

本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明：① 在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。② 这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM 和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。③ 在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1 DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。     

典型山区SRTM3与ASTER GDEM数据精度对比分析——以青藏高原东麓深切河谷区为例

目前广泛应用的数字高程模型(DEM)包括SRTM和ASTER GDEM,但在地形影响下,两类数据的误差分布并不均匀。本文选用1:5万地形图DEM及河流要素作为参照,在青藏高原东麓山区开展实验,分别采用"河流-河谷"位置偏移量与高程中误差来评价两类数据的平面精度与垂直精度,结果表明:(1)实验区内SRTM3存在向西南方向的水平位置偏移,平均偏移量为127.8 m,ASTER GDEM则以正西方向偏移为主,平均偏移量为104.1 m,该区域ASTER GDEM的总体平面精度较好;(2)SRTM3数据样本的绝对误差分布相对集中,高程中误差为35.3 m,小于ASTER GDEM样本的高程中误差50.2 m,总体垂直精度优于ASTER GDEM;(3)在平均高程大于4500 m的高海拔区域,两类数据的中误差与高程值正相关,SRTM3中误差随高程增速较慢,垂直精度较ASTER GDEM高;(4)两组数据垂直精度对坡度有较大依赖性,中误差随坡度近似指数曲线增长,在平缓区域SRTM3中误差小于ASTER GDEM。本研究为该类数据在山区的选用及误差修正提供依据。     

资源三号卫星DEM数据与全球开放DEM数据的误差对比

全球开放DEM数据为数字地形分析提供了重要数据源。与已有的全球开放DEM数据相比,资源三号卫星具有更高的空间分辨率、更大的覆盖范围和更好的现势性。将资源三号卫星生成的DEM数据与全球开放DEM数据进行误差对比则为基于资源三号卫星的全球DEM数据研制提供科学依据。本文以山西省中部太原市为研究区,基于高精度激光点云数据生成DEM为参考数据,对资源三号卫星影像生成的DEM数据与全球典型的开放DEM数据(AW3D30、SRTM1和ASTER GDEM)的误差进行了对比分析,并获得了其在不同坡度等级下绝对误差与相对误差的平均值、平均绝对值、均方根值和标准偏差值。研究结果表明:①4种DEM数据的误差分布均具有较好的对称性。同时,平均误差接近于0 m,SRTM1和ASTER GDEM数据更是如此。因此均方根误差值与标准偏差值近似一致;②资源三号DEM具有最高的精度,误差最小(均方根误差4.6 m)。其次为AW3D30数据(均方根误差5.6 m)和SRTM1数据(均方根误差8.8 m)。ASTER GDEM数据误差最大(均方根误差12.6 m),精度最差;③资源三号DEM、SRTM1和ASTER GDEM数据的误差均随坡度的变大而增大,而AW3D30数据误差随着坡度增加呈现先减小后增大的趋势。总体上,与其他3种DEM数据相比,资源三号DEM在所有坡度范围均具有最小的误差值。     

基于ICESat/GLAS的山东省SRTM与ASTER GDEM高程精度评价与修正

SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。     

基于地貌特征的数字高程模型融合方法

数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是一种至关重要的空间信息,广泛应用于各行各业。其中,ASTER GDEM与SRTM几乎覆盖了全球陆域,为地学研究提供了非常实用的高程数据支撑,但是由于二者传感器采集数据原理的不同,使得高程数据在不同地貌条件下的高程精度亦存在程度不一的误差。本文提出了一种新型的基于地貌特征的DEM融合方法,使得融合GDEM与SRTM后的DEM数据,消除了地貌特征的影响、显著地提高了DEM质量。该方法主要分为地理配准和高程融合2个步骤：①基于河流线对等线性地貌特征的位置数据,构建了GDEM与SRTM的水平偏移相关的误差评价函数,采用多级网格搜索法求得DEM间的水平偏移距离,实现对DEM的配准;②按照DEM高程值在不同地貌单元及边界线附近的高程变化特征,建立地貌分区的高程融合模型来融合两种地理配准后的DEM高程,尤其是实现了地貌单元边界线附近的高程平滑过渡。本文以怀柔北部地区为实验区,以1:5万地形图为参考,对2种DEM数据进行融合,统计结果表明：① 融合DEM在各地貌单元的误差均显著下降,地形表达较之融合前更加精确;② 高程差呈现正态分布,明显区别于融合前DEM不对称的多峰分布形态,说明地貌影响被有效地剔除;③ GDEM和SRTM数据的精度对坡度有较大依赖性,融合后DEM的精度在不同坡度范围下均优于GDEM和SRTM,显著降低了融合前DEM对坡度的依赖程度;④ 在不同坡向下,GDEM和SRTM的RMSE取值波动较大,融合DEM的RMSE取值在各方向表现稳定,高程精度较GDEM和SRTM有显著提高。     

ICESat卫星数据垂直精度分析

以山西省吕梁市水峪贯地区为研究区域,基于大比例尺地形图对ICESat/GLA14数据的垂直精度进行了分析。首先,对ICESat/GLA14数据下载和处理,以1:5万地形图为基础数据,生成DEM,提取地形因子;然后,提取ICESat/GLA14数据对应的高程值、坡度、坡向、起伏度等信息;最后,对ICESat/GLA14数据与地形图数据的高程差以及高程差随这些分类后的影响因子的变化规律进行了统计分析、研究结果表明:ICESat/GLA14数据在水峪贯地区平均误差为-5.66m,绝对误差均值为21.92m,标准偏差为27.40m,均方根误差为27.98m;ICESat/GLA14数据的垂直精度随坡度和地形起伏度的增加而降低,受坡向因子影响不大,平均误差在NS轴左边为负值,NS轴右边为正值。     

中国大陆地区TanDEM-X 90 m DEM误差空间分布特征

TanDEM-X 90 m 数字高程模型（DEM）在其原始雷达影像的采集与DEM产品生产过程中,坡度、坡向和地表覆盖物等 因素都会对误差产生一定的影响。为了便于该数据更好地为各领域的研究提供服务,本文以整个中国大陆为研究区域,运用ICESat/GLA14数据对该区域的TanDEM-X 90 m DEM对应位置的高程数据进行提取统计,对比分析了我国陆地区域 TanDEM-X DEM数据与GLA14高程点数据的整体误差精度,并提取坡度、坡向地形因子,研究TanDEM-X 90 m DEM误差在不同坡度、不同坡向以及不同地表覆盖物影响下的分布规律。结果表明：① TanDEM-X 90 m DEM在中国区域整体的绝对误差均值为3.89 m,中误差为9.03 m,标准差为8.85 m; ② 受地形因子的影响,在坡度<3°时,绝对误差均值仅为1.29 m,标准差为2.84 m; 在坡度>25°时,绝对误差均值20 m以上,标准差也达到30 m左右,即误差随着坡度的上升逐渐增大;③ 坡向对误差也有一定影响,在南北方向的绝对误差均值明显比东西方向小;④ 受地表覆盖物影响较大,在荒地误差最小,绝对误差均值仅为 1.85 m,但在冰川积雪区绝对误差均值达到12.68 m。通过与无人机获取的等高线及剖面图对比分析发现,TanDEM-X 90 m DEM能较好地反映真实地形情况。最后,根据不同影响因素的权值,绘制全国范围的TanDEM-X 90 m DEM误差绝对值分布图,且验证了可靠性。     

ASTER GDEM垂直精度评价及其在重力地形改正中的适用性

利用重力剖面的GPS数据对ASTER GDEM模型进行垂直精度评估,并对其在重力地形改正中的适用性进行讨论。结果表明,ASTER GDEM模型在贵阳-维西和金川-犍为两个重力剖面中,与实测GPS高程相比标准差分别为14.93 m和18.02 m,模型起伏与实测数据具有较好的一致性。在小比例尺中、远区及大比例尺远区重力地形改正中,ASTER GDEM模型数据的适用性较好。     

CryoSat DEM与多种南极DEM的对比分析

南极洲被巨厚冰雪覆盖,地质构造以南极横断山脉为界,总体分为东南极地盾和西南极活动带。数字高程模型（DEM）是研究南极冰盖变化的基础数据之一。通过多期次数字高程模型相比较获得高程的变化信息,是分析南极冰盖厚度变化和物质平衡的重要手段。然而不同类型DEM之间存的平面误差和垂直误差影响分析结果的精度。首先利用配准消除DEM间的水平误差,然后计算并按坡度提取CryoSat DEM与其他DEM的平均高程差和标准差,最后分析高程差的时空变化特征。通过分析发现,DEM之间存在不同的平面误差。其中TanDEM_X DEM与CryoSat DEM的高程平面偏差最小,而ICESat DEM与CryoSat DEM的高程平面偏差最大。在垂直方向上,0°~1°的坡度范围内,CryoSat DEM与TanDEM_X DEM的平均高程差在3.5~5.5 m之间,标准差小于18.0 m;CryoSat DEM和Bamber 1km DEM的平均高程差在-2.5~+1.0 m之间,标准差小于24.2 m;CryoSat DEM与ICESat DEM的平均高程差在-25.0~-1.0 m之间,标准差小于47.2 m;CryoSat DEM与RAMPv2 DEM的平均高程差在1.3~3.2 m之间,标准差小于45.6 m。通过研究发现南极冰盖内部高程增加,但西南极冰盖和东南极冰盖高程均在降低,且西南极降低明显,同时南极边缘地区高程降低明显。本研究为全球变化研究和南极物质平衡研究提供了重要参考。      

DEM数据误差与地形描述误差对坡度精度的影响

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的数据误差和地形描述误差是两种不同性质的误差.本文以模拟实验获得的高精度DEM为数据源,分析坡度计算精度与DEM数据误差和地形描述误差的耦合关系.研究表明:DEM数据误差和地形描述误差对坡度精度影响是一个反向作用的过程.随着DEM格网的增大,数据误差的影响逐渐减小,地形描述误差的影响逐渐增大;在起伏变化地形区域,坡度误差先减小后增大,且存在一个最佳大小的格网,此时坡度误差最小.最佳格网的大小与DEM数据误差大小和地形起伏变化的复杂程度密切相关.研究结果表明,基于DEM提取坡度的误差来源与误差性质,对正确估算坡度精度具有很好的实际意义.     

中国区域TanDEM-X 90 m DEM高程精度评价及其适用性分析

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是地球表层系统科学相关研究的基础数据,DEM数据精度的定量评价对科学选择DEM数据源、量化数据误差的影响等具有重要意义.在目前全球尺度可免费获取的DEM数据中,2018年发布的TanDEM-X 90 m DEM(TanDEM-X 90)数据凭借其较好...     

多尺度相关性分析的机载双极化InSAR轨道误差校正方法

在高分辨率机载干涉SAR成像处理过程中,由于载机飞行过程中偏离理想轨迹,需要高精度的惯导系统和GPS系统记录载机的运动轨迹并进行运动补偿.然而,由于目前传感器导航精度的限制,在完成运动补偿处理后仍然存在轨道误差,从而影响干涉相位的精度,本文提出了一种机载双极化InSAR轨道误差去除方法.该方法利用小波多尺度分析对不同极...     

不同尺度DEM的河流裂点提取及其效应分析

以不同尺度DEM数据提取裂点及其效应存在较大差异。本文以1：1万DEM为基础数据,通过小波分析生成多尺度DEM数据。以庐山地区16条河流为例,实现了多尺度DEM数据的河流裂点提取,探讨了河流裂点的变化规律,并构建了裂点个数的尺度预测模型。实验结果表明：(1)采用河道纵剖面与点坡降相结合的方法可快速准确地判断裂点;(2)在庐山地区,1:1万DEM数据可准确判断高差不小于5 m的裂点,对于高差小于5 m的裂点由于DEM表达精度和数据误差,而无法准确判定;(3)DEM尺度对裂点提取影响显著,裂点个数随着DEM分辨率降低逐渐减少,符合幂函数递减规律;(4)通过与ASTER GDEM和SRTM DEM对比验证,本文所构建的裂点个数与DEM尺度的拟合模型具有一定的预测精度。     

顾及数据配准的江西省SRTM DEM精度评价和修正

目前,ICESat/GLAS是大尺度SRTM DEM精度评价的主要数据源.然而,现有的精度评价方法均忽略了2组数据的有效配准.为此,本文分析了数据配准前、后SRTM DEM整体精度差异,以及不同地形因子和土地利用类型对SRTM DEM影响程度.在此基础上,充分考虑SRTM DEM精度影响因素,分别借助多元线性回归(ML...     

基于条件随机模拟的DEM误差分析——以董志塬水土流失等级划分为例

DEM是对地球表面的模拟和模型化表达,DEM不可避免的含有误差,且DEM误差具有空间可变性和相关性。常用的DEM误差估算模型为中误差(RMSE),但RMSE为全局变量,无法反映误差的空间性。为了克服RMSE的缺陷,本文采用条件随机模拟实现了DEM误差曲面模拟。通过董志塬水土流失等级划分表明,DEM误差在平坦区域严重影响坡度精度,且坡度最大误差变程大于高程最大误差变程,DEM误差被放大使用概率模型和模糊度模型分析表明,大部分网格点水土流失等级划分均受到DEM误差影响条件随机模型的使用可以让DEM用户更加准确的分析和评价DEM误差对最终决策的影响。